KR102564218B1 - System for predicting flooding using drone images and artificial intelligence - Google Patents

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KR102564218B1
KR102564218B1 KR1020220160144A KR20220160144A KR102564218B1 KR 102564218 B1 KR102564218 B1 KR 102564218B1 KR 1020220160144 A KR1020220160144 A KR 1020220160144A KR 20220160144 A KR20220160144 A KR 20220160144A KR 102564218 B1 KR102564218 B1 KR 102564218B1
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simulation
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inundation
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KR1020220160144A
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류정림
이상복
박선미
최희용
최형길
이태규
김원창
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주식회사 에프엠웍스
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Abstract

본 발명은 침수 범람 예측 시스템에 관한 것으로 특히, 최근의 환경을 그대로 반영할 수 있으며 정확한 수치 데이터를 제공하는 드론으로 촬영하는 영상을 기반으로 이에 따른 정사영상(Ortho-photo-graph)과 수치 표고 모형(Digital Elevation Model: DEM)과 및 수치 표면 모형(Digital Surface Model: DSM)에 침수 범람 영역과 정도를 가시적으로 표현할 수 있는 침수 범람 예측 시스템을 제공하면, 침수지역의 가시화 정보는 실시간 국토관리에 있어서 침수범람 취약지역 파악 및 신속한 재해대응 업무에 활용 될 수 있으며 침투블록, 저류조 설치 등 홍수대비 안전시설 설치 위치 선정에 있어 객관적인 수치 데이터 정보를 제공할 수 있다.
또한 각종 보고서 및 문서, 자료작성에 필요한 도면과 가시적인 시뮬레이션 값을 출력하여 업무를 지원할 수 있으며, 장기적으로는 지속적인 드론영상 학습을 통한 사회기반 시설물 유지관리 측면에서 DB를 구축하고 활용할 수 있는 효과를 갖는다.
The present invention relates to an inundation flood prediction system, and in particular, an ortho-photo-graph and a digital elevation model based on an image taken by a drone that can reflect the recent environment as it is and provides accurate numerical data. (Digital Elevation Model: DEM) and digital surface model (DSM) are provided with a flooding forecasting system that can visually express the area and degree of flooding, and the visualization information of the flooded area is It can be used for identifying areas vulnerable to inundation and rapid disaster response, and can provide objective numerical data information in selecting the installation location of safety facilities in preparation for floods, such as installation of infiltration blocks and storage tanks.
In addition, it is possible to support work by outputting drawings and visual simulation values necessary for various reports, documents, and data creation, and in the long term, it is possible to build and utilize a DB in terms of infrastructure maintenance through continuous drone image learning. have

Description

드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템{System for predicting flooding using drone images and artificial intelligence}System for predicting flooding using drone images and artificial intelligence {System for predicting flooding using drone images and artificial intelligence}

본 발명은 침수 범람 예측 시스템에 관한 것으로 특히, 최근의 환경을 그대로 반영할 수 있으며 정확한 수치 데이터를 제공하는 드론으로 촬영하는 영상을 기반으로 이에 따른 정사영상(Ortho-photo-graph)과 수치 표고 모형(Digital Elevation Model: DEM)과 및 수치 표면 모형(Digital Surface Model: DSM)에 침수 범람 영역과 정도를 가시적으로 표현할 수 있는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an inundation flood prediction system, and in particular, an ortho-photo-graph and a digital elevation model based on an image taken by a drone that can reflect the recent environment as it is and provides accurate numerical data. It is about a flood flood prediction system using drone images and artificial intelligence that can visually express flood flood area and degree in (Digital Elevation Model: DEM) and Digital Surface Model (DSM).

일반적으로, 최근 기후변화 및 지구온난화에 따른 홍수 발생 빈도가 증가 됨에 따라 침수 범람 상황을 보다 정확하게 예측하고 가시화시킬 수 있는 기능이 요구되는데, 현재 적용되고 있는 방법은 국토공간정보포털 등에서 제공하는 공개된 수치지형도 및 지형정보를 바탕으로 지리 정보 체계(Geographic Information System: GIS) 기반의 2차원 침수범람과 유체역학해석을 통한 홍수의 전파경로를 파악하는 정도이다.In general, as the frequency of floods increases due to recent climate change and global warming, a function that can more accurately predict and visualize inundation flooding situations is required. Based on digital topographical maps and topographical information, it is the extent to which the propagation path of floods is identified through 2D inundation flooding and hydrodynamic analysis based on Geographic Information System (GIS).

하지만 토지피복도에 따른 물이 침투할 수 있는 정도에 따른 등급이 마련되어 있지 않고 토지피복도 또한 실제 환경과 비교할 때 현실적이지 못한 문제점을 갖는다.However, there are no grades according to the degree of permeability of water according to the land cover map, and the land cover also has problems that are not realistic when compared to the actual environment.

즉, 실제 일본의 경우에는 토지피복의 종류를 세분화하여 투수율을 적용하고 있는데, 한국의 경우 기존 침수범람 관련 예측방법은 "환경공간정보서비스"에서 제공하는 토지피복도를 활용하고 있으며 투수율을 0% 아니면 100%로 분류하기 때문이다.In other words, in the case of Japan, the type of land cover is subdivided and the permeability is applied. In the case of Korea, the existing inundation-related prediction method uses the land cover map provided by the "Environmental Spatial Information Service", and the permeability is 0% or Because it is classified as 100%.

또한, 토지피복의 경계가 토지의 개발현황, 녹화사업, 안전시설 설치 여부에 따라 최신화 되지 않기 때문에 정확한 시뮬레이션 결과를 도출하는 데 한계가 있다는 문제점을 갖는다.In addition, since the land cover boundary is not updated according to the land development status, greening project, and safety facility installation, there is a limitation in deriving accurate simulation results.

상술한 문제점을 해소하기 위한 본 발명의 목적은, 침수 범람 예측 시스템에 관한 것으로 특히, 최근의 환경을 그대로 반영할 수 있으며 정확한 수치 데이터를 제공하는 드론으로 촬영하는 영상을 기반으로 이에 따른 정사영상(Ortho-photo-graph)과 수치 표고 모형(Digital Elevation Model: DEM)과 및 수치 표면 모형(Digital Surface Model: DSM)에 침수 범람 영역과 정도를 가시적으로 표현할 수 있는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention to solve the above-mentioned problems is related to a flooding flood prediction system, in particular, based on an image taken by a drone that can reflect the recent environment as it is and provides accurate numerical data, Ortho-photo-graph), digital elevation model (DEM), and digital surface model (DSM) that can visually express the area and degree of inundation and inundation using drone images and artificial intelligence. It is to provide a predictive system.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 특징은, 침수 범람에 대비하기 위한 예측 시스템에 있어서, 공공기관으로부터 토지피복도에 대한 정보와 드론을 통해 항공 촬영된 영상데이터를 입력받아 이를 기준으로 정사영상 및 DSM/DEM 데이터를 생성한 후 토지피복도와 정사영상 및 DEM/DSM 데이터를 출력하는 입력부와; 상기 입력부에서 출력되는 토지피복도와 정사영상 및 DSM/DEM 데이터를 입력받아 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 침수범람을 예측하기 위한 지역의 토지피복 경계를 설정한 후 해당 지역의 강수량에 대한 정보를 기준으로 토지피복 종류에 따른 투수율과 DSM의 고도값에 따른 시뮬레이션을 수행하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘으로 이루어지는 연산부를 포함하는 데 있다.In order to achieve the above object, the feature of the inundation and flooding prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention is that, in the prediction system for preparing for flooding and flooding, information on land cover maps and drones from public institutions is provided. an input unit that receives image data captured through aerial photography, generates orthoimages and DSM/DEM data based on the received image data, and then outputs a land cover map, orthoimages, and DEM/DSM data; After receiving the land cover map, orthoimage, and DSM/DEM data output from the input unit to predict inundation and inundation based on the land cover map or orthoimage, the land cover boundary of the region is set, and then the information on the amount of precipitation in the region is used as the basis. A calculation unit composed of a deep learning object detection algorithm that performs a simulation according to the permeability according to the type of land cover and the altitude value of the DSM, and learns information about the type of land cover in the orthographic image and the permeability of that type of land cover is to include

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 특징으로, 상기 입력부는, 임의의 침수피해 발생 예상지역에 대한 토지피복도를 해당 공공기관으로부터 입력받는 토지피복도 입력모듈과; 드론을 통해 촬영한 해당 침수피해 발생 예상지역에 대해 현재 상태의 항공 영상 데이터를 입력받는 드론 촬영데이터 입력모듈과; 상기 드론 촬영데이터 입력모듈을 통해 취득되어진 항공 영상 데이터를 정사영상으로 변환하는 정사영상 변환모듈; 및 상기 정사영상 변환모듈을 통해 항공 영상 데이터를 정사영상으로 변환하는 과정에서 발생되는 DSM정보를 취득하고 필요 요청에 따라 해당 DSM정보를 가공한 DEM 정보를 취득하는 DSM/DEM 정보 취득모듈을 포함하는 데 있다.As an additional feature of the inundation and flooding prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention to achieve the above object, the input unit provides a land cover map for an area where flood damage is expected to occur from the corresponding public institution. a land cover map input module that receives an input; A drone shooting data input module that receives aerial image data of the current state of the flood damage expected area taken by the drone; an orthoimage conversion module for converting the aerial image data acquired through the drone shooting data input module into an orthoimage; And a DSM / DEM information acquisition module for acquiring DSM information generated in the process of converting aerial image data into orthoimages through the orthoimage conversion module and acquiring DEM information obtained by processing the corresponding DSM information according to a request. there is

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 다른 특징으로, 상기 연산부는, 상기 입력부를 통해 얻어지는 토지피복도와 정사영상과 DEM 및 DSM 정보를 입력받아 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 토지피복의 경계를 설정하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘을 갖는 입력데이터 복합처리 모듈과; 침수피해 발생 예상 혹은 시뮬레이션 지역의 특성에 따른 강수량(최소치, 평균치, 최대치에 따른 이력 데이터)을 입력받는 강수량 입력모듈과; 상기 입력데이터 복합처리 모듈에서 전 처리되어진 데이터를 기준으로 상기 강수량 입력모듈에 따른 토지피복 종류에 따른 투수율과 DSM의 고도값에 따른 시뮬레이션을 수행하는 침수/범람 시뮬레이션 모듈; 및 상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈에서 수행되는 시뮬레이션의 결과를 DSM과 같은 TIFF 형식과 GIF 파일로 생성하는 정보생성모듈을 포함하는 데 있다.As an additional feature of the inundation and inundation prediction system using drone image and artificial intelligence according to the present invention for achieving the above object, the calculation unit includes land cover map, orthoimage, and DEM and DSM information obtained through the input unit. Input with a deep learning object detection algorithm that sets the boundary of land cover based on a land cover map or an orthographic image, and learns information about the type of land cover in the orthographic image and the permeability of that type of land cover. a data complex processing module; a precipitation input module for receiving precipitation (minimum value, average value, history data according to maximum value) according to characteristics of expected or simulated flood damage occurrence area; a flooding/inundation simulation module for performing a simulation according to the altitude value of the DSM and permeability according to the land cover type according to the precipitation input module based on the data pre-processed by the input data complex processing module; and an information generation module for generating a result of the simulation performed by the inundation/inundation simulation module in a TIFF format such as DSM and a GIF file.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 또 다른 특징으로, 상기 입력데이터 복합처리 모듈은, 상기 입력부를 통해 입력되는 토지피복도 정보와 드론의 촬영 영상을 통해 취득되어진 정사영상과 그에 따른 DSM 정보, 및 상기 DSM정보에 따른 DEM 정보를 입력받아 대응하는 동일지역의 정보를 매칭시키는 입력데이터 복합 연산 모듈과; 상기 입력데이터 복합 연산 모듈에서 매칭되어진 정보를 정사영상 중심으로 재편하여 토지피복의 경계를 설정하는 정사영상 기준 경계설정 모듈; 및 상기 입력데이터 복합 연산 모듈에서 매칭되어진 정보를 토지피복도 중심으로 재편하여 토지피복의 경계를 설정하는 토지피복도 기준 경계설정 모듈을 포함하는 데 있다.As another additional feature of the inundation and inundation prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention for achieving the above object, the input data composite processing module includes land cover information input through the input unit and An input data complex operation module that receives orthoimages acquired through images taken by drones, corresponding DSM information, and DEM information according to the DSM information and matches corresponding information of the same region; an orthoimage standard boundary setting module for reorganizing the information matched by the input data complex operation module around an orthoimage to set a land cover boundary; and a land cover standard boundary setting module for setting the boundary of the land cover by reorganizing the information matched by the input data complex calculation module around the land cover map.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 또 다른 특징으로, 상기 입력데이터 복합 연산 모듈과 연동하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘으로 이루어진 인공지능 딥러닝 모듈을 더 포함하여, 상기 입력데이터 복합 연산 모듈의 효율을 증대시키는 데 있다.As another additional feature of the inundation flood prediction system using drone image and artificial intelligence according to the present invention to achieve the above object, it is interlocked with the input data complex calculation module, and the land cover in the orthoimage is It is to further include an artificial intelligence deep learning module consisting of a deep learning object detection algorithm that is a type and learns information about land cover permeability of that type, thereby increasing the efficiency of the input data complex calculation module.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 또 다른 특징으로, 상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈은, 상기 입력데이터 복합처리 모듈에서 전 처리되어진 데이터를 입력받아 상기 강수량 입력모듈에 따른 토지피복 종류에 따른 투수율을 기준으로 침수 상황의 발생 여부를 시뮬레이션하는 침수 시뮬레이션 모듈과; 상기 입력데이터 복합처리 모듈에서 전 처리되어진 데이터를 입력받아 DSM의 고도값을 기준으로 상기 강수량 입력모듈에 따른 강수량 데이터를 적용하여 범람 상황의 발생 여부를 시뮬레이션하는 범람 시뮬레이션 모듈을 포함하는 데 있다.As another additional feature of the inundation/inundation prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention for achieving the above object, the inundation/inundation simulation module is pre-processed in the input data complex processing module. a flood simulation module for receiving data and simulating whether or not a flood situation occurs based on water permeability according to land cover types according to the precipitation input module; and an overflow simulation module for simulating whether an overflow situation occurs by receiving data pre-processed by the input data composite processing module and applying precipitation data according to the precipitation input module based on the altitude value of the DSM.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 또 다른 특징으로, 상기 연산부에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 주변 환경 혹은 방재 시설물의 위치을 가변시켜 해당 변화에 따른 시뮬레이션을 수행하는 분석부를 더 포함하는 데 있다.Another additional feature of the inundation flood prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention to achieve the above object is to change the location of the surrounding environment or disaster prevention facilities based on the simulation performed by the calculation unit It is to further include an analysis unit that performs a simulation according to the corresponding change.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 또 다른 특징으로, 상기 분석부는 상기 연산부의 침수/범람 시뮬레이션 모듈에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 시뮬레이션의 결과를 분석하는 시뮬레이션 정보 분석모듈과; 상기 연산부의 침수/범람 시뮬레이션 모듈에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 주변 환경 혹은 방재 시설물의 위치 등을 가변시켜 해당 변화에 따른 시뮬레이션을 수행하는 환경가변 시뮬레이션 모듈을 포함하는 데 있다.As another additional feature of the inundation and overflow prediction system using drone image and artificial intelligence according to the present invention to achieve the above object, the analysis unit is based on the simulation performed in the flood / flood simulation module of the operation unit. a simulation information analysis module that analyzes simulation results; It is to include an environment variable simulation module that performs a simulation according to the change by varying the location of the surrounding environment or disaster prevention facility, etc. based on the simulation performed by the flood / overflow simulation module of the calculation unit.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 부가적인 또 다른 특징으로, 상기 환경가변 시뮬레이션 모듈은 상기 시뮬레이션 정보 분석모듈에서 분석되어진 정보를 기준으로 시뮬레이션 해당 지역의 단면도를 생성하는 단면도 생성모듈과; 상기 단면도 생성모듈을 통해 생성된 지표의 단면 정보를 기준으로 침투블록의 설치 위치를 가변시켜 시뮬레이션을 위한 정보를 생성시키는 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈과; 상기 단면도 생성모듈을 통해 생성된 지표의 단면 정보를 기준으로 저류조의 설치 위치와 용량을 가변시켜 시뮬레이션을 위한 정보를 생성시키는 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈; 및 상기 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈과 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈을 통해 정보가 가변되어진 침투블록과 저류조의 정보를 기준으로 침수 및 범람에 대한 시뮬레이션을 재수행하여 방재를 위한 환경의 변화에 대한 정보를 취득하기 위한 가변정보 시뮬레이션 모듈을 포함하는 데 있다.As another additional feature of the inundation overflow prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention for achieving the above object, the environment variable simulation module is based on the information analyzed by the simulation information analysis module A cross-section generating module for generating a cross-sectional view of the simulation area; A penetration block simulation information variable module for generating information for simulation by varying the installation position of the penetration block based on the cross section information of the land surface generated through the cross section generation module; a storage tank simulation information variable module generating information for simulation by varying the installation position and capacity of the storage tank based on the cross-sectional information of the land surface generated through the cross-section generating module; And re-performing the simulation of inundation and flooding based on the information of the seepage block and the storage tank, the information of which is changed through the penetration block simulation information variable module and the storage tank simulation information variable module, to obtain information about changes in the environment for disaster prevention. It is to include a variable information simulation module for

이와 같은 본 발명에 따른 침수 범람 예측 시스템을 제공하면, 침수지역의 가시화 정보는 실시간 국토관리에 있어서 침수범람 취약지역 파악 및 신속한 재해대응 업무에 활용 될 수 있으며 침투블록, 저류조 설치 등 홍수대비 안전시설 설치 위치 선정에 있어 객관적인 수치 데이터 정보를 제공할 수 있다.If such a flood flooding prediction system according to the present invention is provided, the visualization information of the flooded area can be used for identifying areas vulnerable to flooding and flooding in real-time national land management and for prompt disaster response work, and safety facilities against floods such as installation of infiltration blocks and storage tanks Objective numerical data information can be provided in selecting the installation location.

또한 각종 보고서 및 문서, 자료작성에 필요한 도면과 가시적인 시뮬레이션 값을 출력하여 업무를 지원할 수 있으며, 장기적으로는 지속적인 드론영상 학습을 통한 사회기반 시설물 유지관리 측면에서 DB를 구축하고 활용할 수 있는 효과를 갖는다.In addition, it is possible to support work by outputting drawings and visual simulation values necessary for various reports, documents, and data creation, and in the long term, it is possible to build and utilize a DB in terms of infrastructure maintenance through continuous drone image learning. have

도1은 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 블록 구성 예시도
도2 내지 도4는 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템에서 사용하는 토지피복도, 정사영상, 및 DSM 의 사진예시도
도5 내지 도7은 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 요부 구성의 세부 구성 예시도
1 is an exemplary block configuration diagram of a flood inundation prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention
2 to 4 are examples of photos of land cover maps, orthographic images, and DSMs used in the inundation and flooding prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention.
5 to 7 are detailed configuration examples of main components of the inundation overflow prediction system using drone images and artificial intelligence according to the present invention

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템을 설명하기에 앞서, 본 발명에서 사용하는 사용되는 용어를 정리하면, 수치 표고 모형(Digital Elevation Model: 이하 DEM이라 칭함)은 실세계 지형 정보 중 건물, 수목, 인공 구조물 등을 제외한 지형(bare earth) 부분을 표현하는 수치 모형이다.Hereinafter, prior to describing the inundation overflow prediction system using drone image and artificial intelligence according to the present invention with reference to the accompanying drawings, the terms used in the present invention are summarized, and the digital elevation model (Digital Elevation Model: DEM) is a numerical model that expresses a bare earth part excluding buildings, trees, and artificial structures among real-world topographic information.

또한, 수치 표면 모형(Digital Surface Model: 이하 DSM이라 칭함)은 실세계의 모든 정보, 즉 지형, 수목, 건물, 인공 구조물 등을 표현한 모형이다.In addition, a digital surface model (hereinafter referred to as DSM) is a model expressing all information in the real world, that is, topography, trees, buildings, artificial structures, and the like.

또한, 정사영상(Ortho-photo-graph)은 항공사진 또는 인공위성 등의 영상정보 등에 대하여 높이차나 기울어짐 등 지형 기복에 의한 기하학적 왜곡을 보정하고 모든 물체를 수직으로 내려다보았을 때의 모습으로 변환한 영상으로 일정한 규격으로 집성하여 좌표 및 주기 등을 기입한 영상지도를 말한다.In addition, ortho-photo-graph is an image obtained by correcting geometrical distortion due to topographical relief such as height difference or inclination of image information such as aerial photographs or artificial satellites, and converting all objects into images when looking down vertically. It refers to an image map in which coordinates and cycles are written and aggregated according to a certain standard.

첨부한 도1을 참조하여, 본 발명에 따른 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템의 구성을 살펴보면, 공공기관으로부터 토지피복도에 대한 정보와 드론을 통해 항공 촬영된 영상데이터를 입력받아 이를 기준으로 정사영상 및 DSM/DEM 데이터를 생성한 후 토지피복도와 정사영상 및 DEM/DSM 데이터를 출력하는 입력부(100)와, 상기 입력부(100)에서 출력되는 토지피복도와 정사영상 및 DSM/DEM 데이터를 입력받아 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 침수범람을 예측하기 위한 지역의 토지피복 경계를 설정한 후 해당 지역의 강수량에 대한 정보를 기준으로 토지피복 종류에 따른 투수율과 DSM의 고도값에 따른 시뮬레이션을 수행하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘으로 이루어지는 연산부(200)와, 상기 연산부(200)에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 주변 환경 혹은 방재 시설물의 위치 등을 가변시켜 해당 변화에 따른 시뮬레이션을 수행하는 분석부(300), 및 상기 연산부(200)와 분석부(300)를 통해 수행되어진 각 시뮬레이션의 결과 및 해당 지역의 정보를 표출하는 출력부(400)로 크게 구성된다.Referring to attached Figure 1, looking at the configuration of the inundation flood prediction system using drone image and artificial intelligence according to the present invention, information on land cover map from public institutions and image data photographed from the air through drones are input and based on this An input unit 100 that generates orthoimages and DSM/DEM data and then outputs the land cover map, orthoimages, and DEM/DSM data, and the land cover map, orthoimages, and DSM/DEM data output from the input unit 100 After setting the land cover boundary of the region to predict inundation and flooding based on the land cover map or orthographic image, simulation according to the altitude value of the DSM and permeability according to the type of land cover based on the information on the amount of precipitation in the region based on the calculation unit 200 consisting of a deep learning object detection algorithm that learns information about the type of land cover in the orthoimage and the permeability of that type of land cover, and the simulation performed by the calculation unit 200. An analysis unit 300 that performs a simulation according to the change by varying the surrounding environment or the location of a disaster prevention facility, and the result of each simulation performed through the operation unit 200 and the analysis unit 300 and the corresponding area It is largely composed of an output unit 400 that expresses information.

상술한 구성의 세부사항을 살펴보면, 상기 입력부(100)는, 임의의 침수피해 발생 예상지역에 대한 토지피복도를 해당 공공기관으로부터 입력받는 토지피복도 입력모듈(110)과, 드론을 통해 촬영한 해당 침수피해 발생 예상지역에 대해 현재 상태의 항공 영상 데이터를 입력받는 드론 촬영데이터 입력모듈(130)과, 상기 드론 촬영데이터 입력모듈(130)을 통해 취득되어진 항공 영상 데이터를 정사영상으로 변환하는 정사영상 변환모듈(150), 및 상기 정사영상 변환모듈(150)을 통해 항공 영상 데이터를 정사영상으로 변환하는 과정에서 발생되는 DSM정보를 취득하고 필요 요청에 따라 해당 DSM정보를 가공한 DEM 정보를 취득하는 DSM/DEM 정보 취득모듈(160)로 구성된다.Looking at the details of the above-described configuration, the input unit 100 includes a land cover map input module 110 that receives a land cover map for an area where flood damage is expected to occur from a corresponding public institution, and the corresponding flood water photographed through a drone. A drone shooting data input module 130 that receives aerial image data of the current state for an area where damage is expected to occur, and an ortho image conversion that converts the aerial image data acquired through the drone shooting data input module 130 into an ortho image The module 150 and the orthoimage conversion module 150 acquire DSM information generated in the process of converting aerial image data into orthoimages through the orthoimage conversion module 150, and acquire DEM information by processing the corresponding DSM information according to a request. /DEM information acquisition module 160.

이때 상기 토지피복도 입력모듈(110)을 통해 취득되는 토지피복도의 이미지는 첨부한 도2에 도시되어진 바와 같고, 상기 정사영상 변환모듈(150)을 통해 생성되는 정사영상의 이미지는 첨부한 도3에 도시되어진 바와 같으며, 상기 DSM/DEM 정보 취득모듈(160)을 통해 취득되어진 DSM의 이미지는 첨부한 도4에 도시되어진 바와 같다.At this time, the image of the land cover map obtained through the land cover map input module 110 is as shown in FIG. 2, and the image of the ortho image generated through the ortho image conversion module 150 is shown in FIG. 3. As shown, the DSM image obtained through the DSM/DEM information acquisition module 160 is as shown in FIG. 4 attached.

또한, 상기 연산부(200)는, 상기 입력부(100)를 통해 얻어지는 토지피복도와 정사영상과 DEM 및 DSM 정보를 입력받아 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 토지피복의 경계를 설정하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘을 갖는 입력데이터 복합처리 모듈(210)과, 침수피해 발생 예상 혹은 시뮬레이션 지역의 특성에 따른 강수량(최소치, 평균치, 최대치에 따른 이력 데이터)을 입력받는 강수량 입력모듈(220)과, 상기 입력데이터 복합처리 모듈(210)에서 전 처리되어진 데이터를 기준으로 상기 강수량 입력모듈(220)에 따른 토지피복 종류에 따른 투수율과 DSM의 고도값에 따른 시뮬레이션을 수행하는 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230), 및 상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서 수행되는 시뮬레이션의 결과를 DSM과 같은 TIFF 형식과 GIF 파일로 생성하는 정보생성모듈(250)을 포함한다.In addition, the calculation unit 200 receives the land cover map, orthoimage, and DEM and DSM information obtained through the input unit 100 and sets the boundary of land cover based on the land cover map or orthoimage, and within the orthoimage An input data complex processing module 210 having a deep learning object detection algorithm that learns information about the type of land cover and the permeability of that type of land cover, and the amount of precipitation (minimum value , average value, history data according to the maximum value) and the land cover type according to the precipitation input module 220 based on the pre-processed data in the input data composite processing module 210 and the precipitation input module 220 receiving input. A flood / flood simulation module 230 that performs simulations according to the permeability and the altitude value of the DSM according to the permeability, and the result of the simulation performed by the flood / flood simulation module 230 in a TIFF format and GIF file, such as DSM. Generating It includes an information generating module 250.

이때 상기 입력데이터 복합처리 모듈(210)은 첨부한 도5에 도시 되어진 바와 같이, 상기 입력부(100)를 통해 입력되는 토지피복도 정보와 드론의 촬영 영상을 통해 취득되어진 정사영상과 그에 따른 DSM 정보, 및 상기 DSM정보에 따른 DEM 정보를 입력받아 대응하는 동일지역의 정보를 매칭시키는 입력데이터 복합 연산 모듈(211)과, 상기 입력데이터 복합 연산 모듈(211)에서 매칭되어진 정보를 정사영상 중심으로 재편하여 토지피복의 경계를 설정하는 정사영상 기준 경계설정 모듈(212), 및 상기 입력데이터 복합 연산 모듈(211)에서 매칭되어진 정보를 토지피복도 중심으로 재편하여 토지피복의 경계를 설정하는 토지피복도 기준 경계설정 모듈(213)으로 구성된다.At this time, the input data complex processing module 210, as shown in the attached FIG. 5, the land cover information input through the input unit 100 and the orthophoto acquired through the drone's image, and the corresponding DSM information, and an input data composite calculation module 211 that receives DEM information according to the DSM information and matches information of the same region, and reorganizes the matched information in the input data composite calculation module 211 around an orthoimage. The land cover standard boundary setting module 212 for setting the land cover boundary and the information matched in the input data compound calculation module 211 are reorganized around the land cover map to set the land cover boundary. It consists of modules 213.

이때 상기 입력데이터 복합 연산 모듈(211)과 연동하는 인공지능 딥러닝 모듈(211A)을 더 구비하는 데, 상기 인공지능 딥러닝 모듈(211A)은 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘으로 이루어진 것으로, 상기 입력데이터 복합 연산 모듈(211)의 효율을 증대시키기 위한 것이다.At this time, an artificial intelligence deep learning module 211A interlocking with the input data compound calculation module 211 is further provided. It is composed of a deep learning object detection algorithm that learns information on land cover permeability, and is intended to increase the efficiency of the input data complex calculation module 211.

상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)은 첨부한 도6에 도시 되어진 바와 같이, 상기 입력데이터 복합처리 모듈(210)에서 전 처리되어진 데이터를 입력받아 상기 강수량 입력모듈에 따른 토지피복 종류에 따른 투수율을 기준으로 침수 상황의 발생 여부를 시뮬레이션하는 침수 시뮬레이션 모듈(231)과, 상기 입력데이터 복합처리 모듈(210)에서 전 처리되어진 데이터를 입력받아 DSM의 고도값을 기준으로 상기 강수량 입력모듈(220)에 따른 강수량 데이터를 적용하여 범람 상황의 발생 여부를 시뮬레이션하는 범람 시뮬레이션 모듈(232)로 구성된다.As shown in FIG. 6, the inundation/inundation simulation module 230 receives the data pre-processed by the input data composite processing module 210 and calculates the permeability according to the land cover type according to the precipitation input module. The flood simulation module 231, which simulates whether or not a flood situation occurs as a standard, and the data pre-processed by the input data complex processing module 210 are input and entered into the precipitation input module 220 based on the altitude value of the DSM. It is composed of an overflow simulation module 232 that simulates whether an overflow situation occurs by applying the corresponding precipitation data.

또한, 상기 분석부(300)는 상기 연산부(200)의 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 시뮬레이션의 결과를 분석하는 시뮬레이션 정보 분석모듈(310)과, 상기 연산부(200)의 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 주변 환경 혹은 방재 시설물의 위치 등을 가변시켜 해당 변화에 따른 시뮬레이션을 수행하는 환경가변 시뮬레이션 모듈(320)로 구성된다.In addition, the analysis unit 300 includes a simulation information analysis module 310 that analyzes simulation results based on the simulation performed in the inundation/inundation simulation module 230 of the operation unit 200, and the operation unit 200 Based on the simulation performed by the inundation/inundation simulation module 230 of the environment variable simulation module 320 that performs simulation according to the change by varying the location of the surrounding environment or disaster prevention facilities.

이때 상기 환경가변 시뮬레이션 모듈(320)은 첨부한 도7에 도시 되어진 바와 같이, 상기 시뮬레이션 정보 분석모듈(310)에서 분석되어진 정보를 기준으로 시뮬레이션 해당 지역의 단면도를 생성하는 단면도 생성모듈(321)과, 상기 단면도 생성모듈(321)을 통해 생성된 지표의 단면 정보를 기준으로 침투블록의 설치 위치를 가변시켜 시뮬레이션을 위한 정보를 생성시키는 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈(322)과, 상기 단면도 생성모듈(321)을 통해 생성된 지표의 단면 정보를 기준으로 저류조의 설치 위치와 용량을 가변시켜 시뮬레이션을 위한 정보를 생성시키는 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈(323), 및 상기 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈(322)과 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈(323)을 통해 정보가 가변되어진 침투블록과 저류조의 정보를 기준으로 침수 및 범람에 대한 시뮬레이션을 재수행하여 방재를 위한 환경의 변화에 대한 정보를 취득하기 위한 가변정보 시뮬레이션 모듈(324)로 구성된다.At this time, as shown in FIG. 7, the environment variable simulation module 320 includes a cross-section generation module 321 for generating a cross-sectional view of the simulation area based on the information analyzed by the simulation information analysis module 310, and A penetration block simulation information variable module 322 for generating information for simulation by varying the installation position of the penetration block based on the cross section information of the surface generated through the cross section generation module 321, and the cross section generation module ( 321), a storage tank simulation information variable module 323 for generating information for simulation by varying the installation position and capacity of the storage tank based on the cross-sectional information of the land surface, and the penetration block simulation information variable module 322, A variable information simulation module for obtaining information on changes in the environment for disaster prevention by re-performing the simulation of inundation and flooding based on the information of the infiltration block and the storage tank whose information is changed through the storage tank simulation information variable module 323 ( 324).

상술한 바와 같이 구성되는 본 발명에 따른 침수 범람 예측 시스템의 전체적인 동작과 운영방법을 살펴보면, 우선적으로 살펴볼 부분은 토지피복의 경계에 관한 부분이다.Looking at the overall operation and operation method of the inundation overflow prediction system according to the present invention configured as described above, the first part to be looked at is the part related to the land cover boundary.

본 발명에 따른 침수범람 시뮬레이션을 위해서는 토지피복의 경계 처리가 중요하며, 경계처리는 사업목적과 정보의 우선순위에 따라 사용자가 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 토지피복의 경계를 선택 적용할 수 있다.For the inundation and flooding simulation according to the present invention, boundary treatment of land cover is important, and boundary treatment can be selected and applied by the user based on land cover map or orthographic image according to business purpose and priority of information. .

우선 토지피복도 중심으로 시뮬레이션을 하면, 기존의 토지피복 경계를 유지하고 셰이프파일(shapefile: 이하 SHP라 칭함) 파일의 정보속성을 맵핑함.First of all, if the simulation is performed centering on the land cover map, the existing land cover boundary is maintained and the information properties of the shapefile (hereinafter referred to as SHP) are mapped.

이때 SHP 형식이란, 예를 들어 우물, 강 및 호수를 나타내는 점, 선 및 다각형과 같은 벡터 기능을 공간적으로 설명할 수 있으며, 각 항목에는 일반적으로 이름이나 온도와 같이 항목을 설명하는 속성이 있는 지리 정보 시스템(GIS) 소프트웨어를 위한 지리 공간 벡터 데이터 형식이다. In this case, the SHP format means that vector features such as points, lines, and polygons representing wells, rivers, and lakes can be spatially described, each of which has an attribute that describes the item, typically a name or a temperature. It is a geospatial vector data format for information systems (GIS) software.

따라서 1개의 구역에 다양한 토지피복이 존재하는 경우 가장 넓은 면적을 차지하는 피복의 종류와 투수율로 시뮬레이션을 수행하게 된다. Therefore, if there are various land covers in one area, the simulation is performed with the type of cover that occupies the largest area and the permeability.

반면에 정사영상 중심으로 시뮬레이션을 하면, 토지피복의 경계를 무시하고 실제 영상에서 피복의 종류가 달라짐에 따라 공간정보를 새롭게 정의하여 시뮬레이션을 수행하여야 하며, 상술한 토지피복도 중심으로 시뮬레이션에 비해서 소요 되는 시간과 자원(컴퓨터의 성능 등)이 증가한다는 단점이 있으나, 현재 시점에서 시뮬레이션을 할 수 있어 과거에 작성되었던 토지피복을 중심으로 하는 시뮬레이션에 비하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하다는 장점을 갖는다. 따라서 토지피복 종류와 투수율은 사용자가 수정할 수 있다.On the other hand, if the simulation is performed centering on the orthoimage, it is necessary to perform the simulation by newly defining the spatial information according to the different types of land cover in the actual image, ignoring the boundary of the land cover. Although it has the disadvantage of increasing time and resources (computer performance, etc.), it has the advantage of being able to simulate more realistically than simulations centered on land cover created in the past because it can be simulated at the present time. Therefore, the land cover type and permeability can be modified by the user.

한국의 경우 환경공간 정보서비스를 이용하면 토지피복도에 대한 정보를 SHP파일로 제공 받을 수 있다. 다만, 토지피복도에 대한 정보는 일정 시점(공공기관의 조사업무 시점)을 기준으로 갱신되기 때문에 현시점의 데이터는 아니다.In the case of Korea, using the environmental spatial information service, information on the land cover map can be provided as an SHP file. However, since the information on the land cover map is updated based on a certain point in time (the time of survey work by a public institution), it is not data at the current point in time.

이때 드론은 고도와 좌표 및 촬영각도 등의 데이터가 메타데이터로 사진의 영상데이터에 포함되어진다.At this time, the drone includes data such as altitude, coordinates, and shooting angle as metadata in the image data of the photo.

따라서 입력부(100)의 토지피복도 입력모듈(110)은 인터넷 환경은 통해 임의의 침수피해 발생 예상지역에 대한 토지피복도를 해당 공공기관으로부터 입력받는다.Accordingly, the land cover map input module 110 of the input unit 100 receives input of a land cover map for an area where flood damage is expected to occur from a corresponding public institution through the Internet environment.

이때 토지피복도에 따른 이미지는 첨부한 도2에 도시되어진 바와 같은 형태이다.At this time, the image according to the land cover map has a form as shown in FIG. 2 attached.

반면에 드론을 통해 촬영한 해당 침수피해 발생 예상지역에 대해 현재 상태의 항공 영상 데이터들은 메모리소자를 통해 드론 촬영데이터 입력모듈(130)에 제공되고, 상기 드론 촬영데이터 입력모듈(130)에서 출력되는 해당 침수피해 발생 예상지역에 대한 이미지에 포함되어진 메타데이터를 기준으로 정사영상 변환모듈(150)에서는 첨부한 도3에 도시되어진 바와 같은 정사영상으로 변환하여 출력한다.On the other hand, the aerial image data of the current state for the flood damage expected area taken by the drone is provided to the drone shooting data input module 130 through the memory device, and output from the drone shooting data input module 130 Based on the metadata included in the image of the flood damage expected area, the ortho image conversion module 150 converts the image into an ortho image as shown in attached FIG. 3 and outputs it.

이때 상기 정사영상 변환모듈(150)에서 정사영상을 얻는 과정에서 발생하는 DSM정보는 DSM/DEM 정보 취득모듈(160)을 통해 취득되며, 첨부한 도4에 도시되어진 바와 같은 DSM 정보 이미지를 생성한다.At this time, DSM information generated in the process of obtaining an orthoimage in the orthoimage conversion module 150 is acquired through the DSM/DEM information acquisition module 160, and a DSM information image as shown in FIG. 4 is generated. .

이때 DEM정보가 필요하다는 요청(제어)이 들어오면 상기 DSM/DEM 정보 취득모듈(160)에서는 취득되어진 DSM정보를 기준으로 DEM정보를 생성하게 된다. 또한, 외부에서 공개된 DEM정보를 취득 할 수도 있다.At this time, when a request (control) that DEM information is required comes in, the DSM/DEM information acquisition module 160 generates DEM information based on the acquired DSM information. In addition, it is also possible to acquire DEM information disclosed from the outside.

통상적으로 사용자의 사용 목적에 따라서 DSM을 입력하든 DEM을 입력하든 맞춰서 하는데, 보통은 건축물이 많은 도심지역에는 DSM을 활용하고 수목이 많은 임야 산간 지역에는 DEM을 활용한다.In general, depending on the user's purpose of use, either DSM or DEM is input. In general, DSM is used in urban areas with many buildings and DEM is used in forested and mountainous areas with many trees.

이후 연산부(200)의 입력데이터 복합처리 모듈(210)에서는 상기 토지피복도 입력모듈(110)과 정사영상 변환모듈(150) 및 DSM/DEM 정보 취득모듈(160)을 통해 얻어지는 토지피복도와 정사영상과 DSM/DEM 정보를 입력받아 동일지역의 정보를 매칭시킨 후 사용자의 선택에 의해 토지피복도를 기준으로 토지피복의 경계를 설정하거나 혹은 정사영상을 기준으로 토지피복의 경계를 설정하게 된다.Thereafter, in the input data complex processing module 210 of the calculation unit 200, the land cover map and ortho image obtained through the land cover map input module 110, the ortho image conversion module 150, and the DSM/DEM information acquisition module 160 After receiving DSM/DEM information and matching the information of the same area, the user selects the boundary of land cover based on the land cover map or the boundary of land cover based on the orthographic image.

상술한 상기 입력데이터 복합처리 모듈(210)의 동작은 입력데이터 복합 연산 모듈(211)과 정사영상 기준 경계설정 모듈(212)과, 토지피복도 기준 경계설정 모듈(213), 및 인공지능 딥러닝 모듈(211A)을 통해 구현되며, 각 구성의 동작은 전술한 도5의 구성 설명과 중복되므로 생략한다.The operation of the input data composite processing module 210 described above includes the input data composite calculation module 211, the orthoimage standard boundary setting module 212, the land cover map standard boundary setting module 213, and the artificial intelligence deep learning module. 211A, and the operation of each component is omitted because it overlaps with the above-described configuration description of FIG. 5 .

상기 입력데이터 복합처리 모듈(210)을 통해 정사영상 기준 경계설정 모듈(212) 혹은 토지피복도 기준 경계설정 모듈(213) 중 어느 하나를 통해 토지피복 경계가 설정되면, 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서는 강수량 입력모듈(220)을 통해 입력되는 해당지역의 강수량(최소치, 평균치, 최대치에 따른 이력 데이터)을 기준으로 침수현상 혹은 범람현상의 발생 여부 및 그 정도를 시뮬레이션하게 된다.When the land cover boundary is set through either the orthoimage reference boundary setting module 212 or the land cover reference boundary setting module 213 through the input data complex processing module 210, the flood/inundation simulation module 230 In , based on the amount of precipitation (history data according to the minimum, average, and maximum values) of the corresponding region input through the precipitation amount input module 220, whether or not flooding or flooding occurs and the degree thereof is simulated.

이때 상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서 수행되는 시뮬레이션의 결과를 정보생성모듈(250)에서 DSM과 같은 TIFF 형식과 GIF(동적인 영상)으로 생성하게 되는데, 상기 정보생성모듈(250)은 후술하는 분석부(300)의 시뮬레이션 결과 역시 처리하며 출력부(400)를 통해 표출되는 정보의 가공기능을 수행한다. At this time, the result of the simulation performed by the inundation/inundation simulation module 230 is generated in a TIFF format such as DSM and a GIF (dynamic image) in the information generating module 250. The information generating module 250 will be described later. It also processes the simulation result of the analysis unit 300 and performs the processing function of the information expressed through the output unit 400.

또한, 상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)은 첨부한 도6에 도시 되어진 바와 같이, 침수 시뮬레이션 모듈(231)과 범람 시뮬레이션 모듈(232)로 구분될 수도 있고 하나의 시뮬레이션을 통해 침수피해와 범람피해를 모두 예상할 수 도 있다.In addition, as shown in FIG. 6, the inundation/inundation simulation module 230 may be divided into a flood simulation module 231 and an inundation simulation module 232, and flood damage and flood damage are calculated through one simulation. can all be expected.

이와 같이 임의의 특정 기역에 대한 침수범람에 대한 시뮬레이션이 수행되면 이를 기준으로 침수 혹은 범람을 예방하기 위한 방재 시설의 위치와 용량 등을 확인할 필요가 있으며, 이는 분석부(300)를 통해 이루어진다.In this way, when the flooding simulation for any specific area is performed, it is necessary to check the location and capacity of disaster prevention facilities to prevent flooding or flooding based on this, and this is done through the analysis unit 300.

즉, 상기 분석부(300)의 시뮬레이션 정보 분석모듈(310)은 상기 연산부(200)의 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 시뮬레이션의 결과를 분석하여 취약지구 및 취약형태 등을 판독한다.That is, the simulation information analysis module 310 of the analysis unit 300 analyzes the results of the simulation based on the simulation performed in the inundation/inundation simulation module 230 of the calculation unit 200, such as vulnerable districts and vulnerable types, etc. read

이후 환경가변 시뮬레이션 모듈(320)에서는 상기 연산부(200)의 침수/범람 시뮬레이션 모듈(230)에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 방재시설의 위치와 용량등을 가변시키면서 시뮬레이션적으로 침수 혹은 범람이 예방되는 가를 판독하게 된다.Thereafter, in the environment variable simulation module 320, based on the simulation performed in the flood / overflow simulation module 230 of the calculation unit 200, while varying the location and capacity of the disaster prevention facility, it is simulated whether flooding or flooding is prevented. will read

따라서 상기 환경가변 시뮬레이션 모듈(320)을 통해 침수 혹은 범람이 예방하기 위한 최적의 환경(침투블록의 설치 위치, 저류조의 설치 위치와 용량)을 확인할 수 있게 된다.Therefore, it is possible to check the optimal environment (installation location of the infiltration block, installation location and capacity of the storage tank) for preventing inundation or flooding through the environment variable simulation module 320.

상기 환경가변 시뮬레이션 모듈(320)을 구성하는 단면도 생성모듈(321)과 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈(322)과 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈(323) 및 가변정보 시뮬레이션 모듈(324)의 설명은 전술한 도7의 설명과 중복되므로 그 설명은 생략한다.A description of the cross-section generating module 321, the variable penetration block simulation information module 322, the variable storage tank simulation information module 323, and the variable information simulation module 324 constituting the variable environment simulation module 320 is shown in the foregoing figure. Since it overlaps with the description of 7, the description is omitted.

상술한 본 발명에 따른 침수 범람 예측 시스템을 통해 기존 침수범람 예측 시스템은 가상으로 침투블록이나 토지피복의 변경, 저류조 설치 등을 원활하게 변경 할 수 없었으나, 본 예측 시스템의 경우 침투블록의 설치 대상지(면적)를 사용자가 쉽게 변경 입력할 수 있으며, 또한 저류조의 규모(가로x세로x높이, 용량)를 입력 후 사용자가 원하는 위치에 위치(x,y,z)시켜 시뮬레이션을 수행할 수 있다.Through the inundation and overflow prediction system according to the present invention described above, the existing inundation and overflow prediction system could not smoothly change the infiltration block, land cover change, storage tank installation, etc. virtually, but in the case of this prediction system, the installation target of the infiltration block (Area) can be easily changed and input by the user, and after inputting the size (width x length x height, capacity) of the storage tank, the user can place (x, y, z) at the desired location to perform simulation.

따라서 현재 국민안전을 위한 재난안전시설 설치에 따라 침수피해가 잦은 지역, 집중호우 지역 등 침수 범람 피해가 발생하는 지역에서 최적의 대안을 도출하는데 용이하다는 효과를 갖는다.Therefore, according to the current disaster safety facility installation for public safety, it has an effect of facilitating the derivation of optimal alternatives in areas prone to flooding and flooding, such as frequent flooding and localized heavy rains.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 방법이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.Although the preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and without departing from the gist of the present invention claimed in the claims, in the technical field to which the method belongs Various modified implementations are possible by those skilled in the art, and these modified implementations should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.

100 : 입력부
110 : 토지피복도 입력모듈
130 : 드론 촬영데이터 입력모듈
150 : 정사영상 변환모듈
160 : DSM/DEM 정보 취득모듈
200 : 연산부
210 : 입력데이터 복합처리 모듈
211 : 입력데이터 복합 연산 모듈
211A : 인공지능 딥러닝 모듈
212 : 정사영상 기준 경계설정 모듈
213 : 토지피복도 기준 경계설정 모듈
220 : 강수량 입력모듈
230 : 침수/범람 시뮬레이션 모듈
231 : 침수 시뮬레이션 모듈
232 : 범람 시뮬레이션 모듈
240 : 연산제어모듈
250 : 정보생성모듈
300 : 분석부
310 : 시뮬레이션 정보 분석모듈
320 : 환경가변 시뮬레이션 모듈
321 : 단면도 생성모듈
322 : 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈
323 : 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈
324 : 가변정보 시뮬레이션 모듈
400 : 출력부
100: input unit
110: land cover map input module
130: Drone shooting data input module
150: ortho image conversion module
160: DSM/DEM information acquisition module
200: calculation unit
210: input data complex processing module
211: input data complex calculation module
211A: Artificial Intelligence Deep Learning Module
212: ortho image reference boundary setting module
213: land cover map standard boundary setting module
220: precipitation input module
230: inundation/flood simulation module
231: flood simulation module
232: overflow simulation module
240: operation control module
250: information generating module
300: analysis unit
310: simulation information analysis module
320: environment variable simulation module
321: section generation module
322: penetration block simulation information variable module
323: storage tank simulation information variable module
324: variable information simulation module
400: output unit

Claims (9)

침수 범람에 대비하기 위한 예측 시스템에 있어서,
공공기관으로부터 토지피복도에 대한 정보와 드론을 통해 항공 촬영된 영상데이터를 입력받아 이를 기준으로 정사영상 및 DSM/DEM 데이터를 생성한 후 토지피복도와 정사영상 및 DEM/DSM 데이터를 출력하는 입력부와;
상기 입력부에서 출력되는 토지피복도와 정사영상 및 DSM/DEM 데이터를 입력받아 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 침수범람을 예측하기 위한 지역의 토지피복 경계를 설정한 후 해당 지역의 강수량에 대한 정보를 기준으로 토지피복 종류에 따른 투수율과 DSM의 고도값에 따른 시뮬레이션을 수행하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘으로 이루어지는 연산부를 포함하고,
상기 연산부는,
상기 입력부를 통해 얻어지는 토지피복도와 정사영상과 DEM 및 DSM 정보를 입력받아 토지피복도 혹은 정사영상을 기준으로 토지피복의 경계를 설정하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘을 갖는 입력데이터 복합처리 모듈과;
침수피해 발생 예상 혹은 시뮬레이션 지역의 특성에 따른 강수량(최소치, 평균치, 최대치에 따른 이력 데이터)을 입력받는 강수량 입력모듈과;
상기 입력데이터 복합처리 모듈에서 전 처리되어진 데이터를 기준으로 상기 강수량 입력모듈에 따른 토지피복 종류에 따른 투수율과 DSM의 고도값에 따른 시뮬레이션을 수행하는 침수/범람 시뮬레이션 모듈; 및
상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈에서 수행되는 시뮬레이션의 결과를 DSM과 같은 TIFF 형식과 GIF 파일로 생성하는 정보생성모듈을 포함하고,
상기 연산부에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 주변 환경 혹은 방재 시설물의 위치를 가변시켜 해당 변화에 따른 시뮬레이션을 수행하는 분석부를 포함하고,
상기 분석부는 상기 연산부의 침수/범람 시뮬레이션 모듈에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 시뮬레이션의 결과를 분석하여 취약지구 및 취약형태를 판독하는 시뮬레이션 정보 분석모듈과;
상기 연산부의 침수/범람 시뮬레이션 모듈에서 수행되어진 시뮬레이션을 기준으로 주변 환경과 방재 시설물의 위치와 용량을 가변시켜 해당 변화에 따른 시뮬레이션을 수행하는 환경가변 시뮬레이션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템.
In the prediction system for preparing for inundation flooding,
An input unit that receives information on land cover maps from public institutions and image data captured by drones, generates ortho images and DSM/DEM data based on them, and then outputs the land cover maps, ortho images, and DEM/DSM data;
After receiving the land cover map, orthoimage, and DSM/DEM data output from the input unit to predict inundation and inundation based on the land cover map or orthoimage, the land cover boundary of the region is set, and then the information on the amount of precipitation in the region is used as the basis. A calculation unit composed of a deep learning object detection algorithm that performs a simulation according to the permeability according to the type of land cover and the altitude value of the DSM, and learns information about the type of land cover in the orthographic image and the permeability of that type of land cover including,
The calculation unit,
The land cover map, orthoimage, and DEM and DSM information obtained through the input unit are input, and the boundary of land cover is set based on the land cover map or the orthoimage, and the type of land cover in the orthoimage and the permeability of the land cover of that type are set. an input data composite processing module having a deep learning object detection algorithm that learns about information about;
a precipitation input module for receiving precipitation (minimum value, average value, history data according to maximum value) according to characteristics of expected or simulated flood damage occurrence area;
a flooding/inundation simulation module for performing a simulation according to the altitude value of the DSM and permeability according to the land cover type according to the precipitation input module based on the data pre-processed by the input data complex processing module; and
An information generation module for generating the result of the simulation performed in the inundation / overflow simulation module in a TIFF format such as DSM and a GIF file,
An analysis unit for performing a simulation according to the change by varying the location of the surrounding environment or disaster prevention facility based on the simulation performed by the calculation unit;
The analysis unit analyzes simulation results based on the simulation performed by the inundation/inundation simulation module of the calculation unit and reads a vulnerable district and a vulnerable type; a simulation information analysis module;
Based on the simulation performed by the inundation / overflow simulation module of the calculation unit, the drone image and artificial Inundation flood prediction system using intelligence.
제1항에 있어서,
상기 입력부는,
임의의 침수피해 발생 예상지역에 대한 토지피복도를 해당 공공기관으로부터 입력받는 토지피복도 입력모듈과;
드론을 통해 촬영한 해당 침수피해 발생 예상지역에 대해 현재 상태의 항공 영상 데이터를 입력받는 드론 촬영데이터 입력모듈과;
상기 드론 촬영데이터 입력모듈을 통해 취득되어진 항공 영상 데이터를 정사영상으로 변환하는 정사영상 변환모듈; 및
상기 정사영상 변환모듈을 통해 항공 영상 데이터를 정사영상으로 변환하는 과정에서 발생되는 DSM정보를 취득하고 필요 요청에 따라 해당 DSM정보를 가공한 DEM 정보를 취득하는 DSM/DEM 정보 취득모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템.
According to claim 1,
The input unit,
a land cover map input module for receiving input of a land cover map for an area expected to have flood damage from a corresponding public institution;
A drone shooting data input module that receives aerial image data of the current state of the flood damage expected area taken by the drone;
an orthoimage conversion module for converting the aerial image data acquired through the drone shooting data input module into an orthoimage; and
Including a DSM/DEM information acquisition module that acquires DSM information generated in the process of converting aerial image data into orthoimages through the orthoimage conversion module and acquires DSM information obtained by processing the corresponding DSM information as required. Inundation overflow prediction system using drone images and artificial intelligence.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 입력데이터 복합처리 모듈은,
상기 입력부를 통해 입력되는 토지피복도 정보와 드론의 촬영 영상을 통해 취득되어진 정사영상과 그에 따른 DSM 정보, 및 상기 DSM정보에 따른 DEM 정보를 입력받아 대응하는 동일지역의 정보를 매칭시키는 입력데이터 복합 연산 모듈과;
상기 입력데이터 복합 연산 모듈에서 매칭되어진 정보를 정사영상 중심으로 재편하여 토지피복의 경계를 설정하는 정사영상 기준 경계설정 모듈; 및
상기 입력데이터 복합 연산 모듈에서 매칭되어진 정보를 토지피복도 중심으로 재편하여 토지피복의 경계를 설정하는 토지피복도 기준 경계설정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템.
According to claim 1,
The input data complex processing module,
Input data composite calculation for receiving the land cover information input through the input unit, the ortho image obtained through the image taken by the drone, the corresponding DSM information, and the DEM information according to the DSM information and matching the corresponding information of the same region. module;
an orthoimage standard boundary setting module for reorganizing the information matched by the input data complex operation module around an orthoimage to set a land cover boundary; and
Inundation flood prediction system using drone image and artificial intelligence, characterized in that it comprises a land cover reference boundary setting module for setting the land cover boundary by reorganizing the information matched in the input data complex calculation module around the land cover map.
제4항에 있어서,
상기 입력데이터 복합 연산 모듈과 연동하며, 상기 정사영상 내의 토지피복이 어떤 종류이고 해당 종류의 토지피복 투수율에 대한 정보에 대해 학습하는 딥러닝 객체탐지 알고리즘으로 이루어진 인공지능 딥러닝 모듈을 더 포함하여, 상기 입력데이터 복합 연산 모듈의 효율을 증대시키는 것을 특징으로 하는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템.
According to claim 4,
An artificial intelligence deep learning module consisting of a deep learning object detection algorithm that interworks with the input data complex calculation module and learns information about the type of land cover in the orthoimage and the permeability of that type of land cover Further comprising, Flood flooding prediction system using drone image and artificial intelligence, characterized in that for increasing the efficiency of the input data complex calculation module.
제1항에 있어서,
상기 침수/범람 시뮬레이션 모듈은,
상기 입력데이터 복합처리 모듈에서 전 처리되어진 데이터를 입력받아 상기 강수량 입력모듈에 따른 토지피복 종류에 따른 투수율을 기준으로 침수 상황의 발생 여부를 시뮬레이션하는 침수 시뮬레이션 모듈과;
상기 입력데이터 복합처리 모듈에서 전 처리되어진 데이터를 입력받아 DSM의 고도값을 기준으로 상기 강수량 입력모듈에 따른 강수량 데이터를 적용하여 범람 상황의 발생 여부를 시뮬레이션하는 범람 시뮬레이션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템.
According to claim 1,
The inundation / overflow simulation module,
a flood simulation module for receiving the data pre-processed by the input data complex processing module and simulating whether or not a flood situation occurs based on permeability according to land cover types according to the precipitation input module;
A flood simulation module for simulating whether a flood situation occurs by applying the precipitation data according to the precipitation input module based on the altitude value of the DSM by receiving the data pre-processed by the input data composite processing module. Inundation overflow prediction system using drone image and artificial intelligence.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 환경가변 시뮬레이션 모듈은 상기 시뮬레이션 정보 분석모듈에서 분석되어진 정보를 기준으로 시뮬레이션 해당 지역의 단면도를 생성하는 단면도 생성모듈과;
상기 단면도 생성모듈을 통해 생성된 지표의 단면 정보를 기준으로 침투블록의 설치 위치를 가변시켜 시뮬레이션을 위한 정보를 생성시키는 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈과;
상기 단면도 생성모듈을 통해 생성된 지표의 단면 정보를 기준으로 저류조의 설치 위치와 용량을 가변시켜 시뮬레이션을 위한 정보를 생성시키는 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈; 및
상기 침투블록 시뮬레이션 정보 가변 모듈과 저류조 시뮬레이션 정보 가변 모듈을 통해 정보가 가변되어진 침투블록과 저류조의 정보를 기준으로 침수 및 범람에 대한 시뮬레이션을 재수행하여 방재를 위한 환경의 변화에 대한 정보를 취득하기 위한 가변정보 시뮬레이션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 드론 영상과 인공지능을 이용한 침수 범람 예측 시스템.
According to claim 1,
The environment variable simulation module includes a cross-section generating module for generating a cross-sectional view of the simulated area based on the information analyzed by the simulation information analysis module;
A penetration block simulation information variable module for generating information for simulation by varying the installation position of the penetration block based on the cross section information of the land surface generated through the cross section generation module;
a storage tank simulation information variable module generating information for simulation by varying the installation position and capacity of the storage tank based on the cross-sectional information of the land surface generated through the cross-section generating module; and
To obtain information on changes in the environment for disaster prevention by re-simulating inundation and flooding based on the information of the seepage block and storage tank, the information of which is changed through the penetration block simulation information variable module and the storage tank simulation information variable module Flood flooding prediction system using drone image and artificial intelligence, characterized in that it includes a variable information simulation module.
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